مفهوم تطوير واستخدام كمية الطعام الآلي وطريقة تقييم سلوك الأكل

Summary

يعرض هذا البروتوكول طريقة تقييم غذائية جديدة قائمة على التكنولوجيا ويشرحها. وتتكون هذه الطريقة من صينية طعام مع موازين وزن مدمجة متعددة وكاميرا فيديو. الجهاز فريد من نوعه بمعنى أنه يتضمن مقاييس آلية لتناول الطعام والشراب وسلوك الأكل على مدار الوجبة.

Abstract

وتستند الغالبية العظمى من أساليب تقييم السلوك الغذائي والأكل على التقارير الذاتية. فهي مرهقة وعرضة أيضا لأخطاء القياس. الابتكارات التكنولوجية الحديثة تسمح لتطوير أدوات تقييم السلوك الغذائية والأكل أكثر دقة ودقة التي تتطلب جهدا أقل لكل من المستخدم والباحث. لذلك ، تم تطوير جهاز جديد قائم على أجهزة الاستشعار لتقييم تناول الطعام وسلوك الأكل. الجهاز هو صينية طعام عادية مجهزة بكاميرا فيديو وثلاث محطات وزن مدمجة منفصلة. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء والطبق وكأس الشرب باستمرار على مدار الوجبة. تسجل كاميرا الفيديو المتمركزة على الوجه خصائص سلوك الأكل (المضغ ، اللدغات) ، والتي يتم تحليلها باستخدام برنامج تعبير الوجه التلقائي القائم على الذكاء الاصطناعي (الذكاء الاصطناعي). يتم نقل وزن الدرج وبيانات الفيديو في الوقت الفعلي إلى كمبيوتر شخصي (PC) باستخدام جهاز استقبال لاسلكي. يمكن حساب نتائج الفائدة ، مثل الكمية التي تؤكل ومعدل الأكل وحجم اللدغة ، عن طريق طرح بيانات هذه التدابير في النقاط الزمنية للفائدة. المعلومات التي تم الحصول عليها من قبل النسخة الحالية من صينية يمكن استخدامها لأغراض البحث، نسخة مطورة من الجهاز من شأنه أيضا تسهيل توفير المشورة أكثر تخصيصا على تناول الطعام وسلوك الأكل. على عكس طرق التقييم الغذائية التقليدية، يقيس جهاز التقييم الغذائي هذا المداواة الغذائية مباشرة داخل الوجبة ولا يعتمد على الذاكرة أو تقدير حجم الجزء. في نهاية المطاف، هذا الجهاز هو مناسبة لذلك لتناول الطعام وجبة رئيسية يوميا وتدابير السلوك الأكل. في المستقبل، يمكن ربط طريقة التقييم الغذائي القائمة على التكنولوجيا هذه بالتطبيقات الصحية أو الساعات الذكية للحصول على نظرة عامة كاملة على ممارسة الرياضة وتناول الطاقة وسلوك الأكل.

Introduction

في أبحاث التغذية والممارسة الغذائية، من المهم أن يكون لديك مقاييس جيدة لما، وكم، وكيف يأكل الناس، لإيجاد حلول لمشاكل زيادة الوزن والسمنة. لتقييم المداواة الغذائية، غالبا ما تستخدم استبيانات التقارير الذاتية التقليدية مثل يوميات الطعام أو 24 ساعة أو استبيانات تكرار الطعام¹. تعتمد هذه الأساليب على التقرير الذاتي وبالتالي فهي تستغرق وقتا طويلا وعرضة للتحيز بسبب الإجابات الاجتماعية المرغوبة ، وعدم كفاية الذاكرة ، والصعوبات في تقدير أحجام الأجزاء^2،3. بالإضافة إلى مقاييس نوعية النظام الغذائي (نوع الطعام والكمية التي تؤكل) ، من المهم أيضا معرفة كيفية تناول الطعام ، حيث ثبت أن سلوكيات الأكل التي تبطئ تناول الطعام تمنع الاستهلاك المفرط داخل الوجبة⁴. لتقييم سلوك الأكل المعيار الذهبي هو أن يكون اثنين من المراقبين تعليق تسجيلات الفيديو من الناس تناول وجبة⁵. هذه الطريقة هي بالأحرى كثيفة العمالة وتستغرق وقتا طويلا ولا تسمح لردود الفعل الفورية على السلوك.

توفر التطورات التكنولوجية الحديثة الآن الفرصة للجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام والتدابير الآلية لسلوك الأكل على مدار الوجبة. واستجابة لهذه التطورات، تم تطوير طريقة جديدة للتقييم الغذائي القائم على أجهزة الاستشعار، تسمى mEETr، وهي اختصار الكلمتين الهولنديتين "متر" (مترجمة: جهاز قياس)، و"eet" (مترجمة: لتناول الطعام). و mEETr هو صينية الطعام العادية مع ثلاث محطات وزنها المدمج في(الشكل 1 يوضح تصميم صينية ولوحات الاستشعار) وحامل الكاميرا. تتكون كل محطة وزن من ثلاث نقاط قياس ثلاثية الموضع لتوزيع الوزن. تقيس محطات الوزن وزن الوعاء أو الطبق أو كوب الشرب أو الزجاج باستمرار فوق الوجبة. يتضمن mEETr أيضا حامل كاميرا فيديو. حاليا، حامل الكاميرا منفصل عن الدرج، ولكن لأغراض التوحيد القياسي كاميرا متكاملة بعد الترقية القادمة من mEETr (عصا كاميرا فيديو قابلة للطي) سيكون مثاليا. تسهل الكاميرا التحليل الآلي في الوقت الحقيقي لعدد اللدغات والمضغ ، ومدة تناول الطعام ، والتي تسمح بتوليد معلومات عن معدل الأكل وحجم اللدغة. يتم التحليل الآلي لسلوك الأكل باستخدام خوارزمية مطورة حديثا. وقد وضعت مجموعات بحثية مختلفة أجهزة لتوفير ردود فعل الناس في الوقت الحقيقي على تسريع الأكل والكمية التي يأكلها الناس^6. أيضا ، تم تطوير شوك معززة لتوفير ردود فعل في الوقت الحقيقي على عدد اللدغات وتواترها داخل الوجبة^7. بالإضافة إلى ذلك ، تم تطوير جهاز استشعار الأذن لقياس البنية المجهرية للأكل في ظروف المعيشة المجانية^8،9. على غرار هذا الجهاز هو الإعداد المستخدمة من قبل Ioakimidis وآخرون¹⁰، حيث تم الجمع بين تدابير الفيديو مع لوحة الوزن لتحديد تناول الطعام ، وعدد من لدغات ، وسلوك مضغ.

بالمقارنة مع هذه الأجهزة حداثة mEETr هو أنه يجمع بين التدابير الآلية لتناول الطعام من طبقين وكأس الشرب (ن = 3) وسلوك الأكل (على سبيل المثال ، معدل الأكل ، وعدد اللدغات ، وحجم اللدغة ، وسلوك المضغ) في جهاز واحد. و mEETr، كما هو موضح، هو مناسبة لداخل مقاييس وجبة من تناول الطعام وسلوك الأكل داخل بيئة تسيطر عليها (مختبر الأكل)، ولكن في نهاية المطاف الهدف هو استخدام mEETr في بيئات أقل رقابة حيث يتم استخدام خطط وجبة تحدث من جديد مثل الرعاية النهارية، ودور المسنين، والمستشفيات.

في نهاية المطاف ، سيوفر mEETr مقياسا أكثر موضوعية ، وعلى هذا النحو ، أكثر دقة ودقة لتناول الطعام وسلوك الأكل من طرق التقييم الغذائية التقليدية والترميز اليدوي لمقاطع الفيديو. ومن شأن اتخاذ تدابير أفضل لتناول الغذاء أن يفيد بحوث التغذية والصحة، ولكن أيضا المهنيين الصحيين في تحديهم لمكافحة الزيادة في الأمراض غير المعدية المتصلة بالأغذية^11. في نهاية المطاف يمكن استخدام mEETr في إعدادات البحث والرعاية الصحية وكذلك من قبل المستخدمين المهتمين بالصحة في المنزل من خلال ربط mEETr بالتقنيات والبرامج الموجودة ، مثل التطبيقات الصحية الأخرى أو الساعات الذكية. وعموما، توفر هذه التدابير الصحية للمستخدم أو لمحترف الرعاية الصحية نظرة عامة متنوعة وكاملة إلى حد ما على مجموعة متنوعة من أنماط السلوك الصحي (مثل تناول الطعام، وسلوك الأكل، والإنفاق على الطاقة على أساس تدابير الحياة الحقيقية، والنوم، والإجهاد) مما يمكن المستخدم من تحسين نظامه الغذائي وخلق نمط حياة صحي.

Protocol

وقد وافقت على هذه الدراسة التجريبية من قبل METC من جامعة Wageningen قبل بدء المشروع.

تنبيه: قدم جميع المشاركين المساهمين في هذا المشروع موافقة مستنيرة، بما في ذلك الموافقة على صور الفيديو التي تظهر وجوها مرئية ويمكن التعرف عليها.

1. إعداد العينة وموافقة المشاركين

1. إعداد عصير (كوب أو كوب)، الزبادي الفاكهة (وعاء)، وقطع الفاكهة (لوحة).
   ملاحظة: يتم اختيار هذه الأطعمة لأغراض العرض التوضيحي فقط(الشكل 2).
2. توظيف مشارك أو متطوع يوافق على المشاركة في الدراسة.
3. استبعاد المشاركين الذين يرتدون نظارات (الذين لا يستطيعون استخدام العدسات اللاصقة) و / أو وجود شعر الوجه (اللحية أو الشارب) لتجنب أخطاء القياس.
4. إعلام المشاركين بالدراسة وجمع البيانات (تخزين البيانات، إمكانية الوصول إليها). الحصول على أذونات منفصلة في حالة تسجيلات الفيديو غير المجهولة. الحصول على توقيع المشارك على الموافقة المستنيرة قبل جمع البيانات.

2. الجهاز والقياس موقع انشاء

ملاحظة: هذا البروتوكول مناسب لجمع البيانات في إعداد (مختبر تناول الطعام) الخاضعللرقابة.

1. تأكد من أن الضوء في الغرفة موزع بالتساوي وتجنب الظلال على وجوه المشاركين.
2. تجنب الضوضاء الخلفية على تسجيلات الفيديو بسبب وجود أفراد آخرين غير المشارك.
3. مقعد المشارك على كرسي أمام طاولة; مع الطاولة تقع أسفل صدر المشارك.
4. قم بتوصيل جهاز الاستقبال اللاسلكي للعلبة وكاميرا الويب بجهاز كمبيوتر محمول.
5. بدء تشغيل الكمبيوتر المحمول. تأكد من أن الكمبيوتر المحمول لديه المواصفات التالية: وحدة المعالجة المركزية i7-10750H، SSD M.2 512 GB، الذاكرة 1x 16 GB، DDR4 2933 MHz غير ECC-الذاكرة، نظام التشغيل 64 بت.
6. قم بتشغيل الدرج وتأكد من وجود شحنة في الدرج (الضوء الأخضر).
7. افتح برنامج الموصل (dos) والمتلقي وبرنامج المعالج مع لوحة المعلومات على التوالي.
8. تحقق من جودة الصورة الواردة في برنامج المعالج (الشكل 3).
   ملاحظة: للكشف عن سلوك تناول الطعام، يجب أن تكون جودة الصورة ضمن الربع الأخير من شريط المهام (أخضر)؛ أقرب إلى 100٪ الخضراء ممكن. قد يؤدي تشكيل الظل إلى جودة صورة منخفضة.
9. تأكد من صحة إطار الصورة لمنع جودة الصورة الرديئة. تأكد من أن رأس المشارك (فوق الجمجمة) حتى الصدر ، بما في ذلك الذراعين والكتفين مرئية بوضوح.

3. نظام الوزن ونقل البيانات

1. التحقق من صحة التدابير قبل استخدام mEETr للمرة الأولى.
   ملاحظة: يتكون جهاز mEETr من صينية طعام متاحة تجاريا (صينية عشاء إيبوكسي مفروضة بالألياف) مع ثلاث محطات وزن مدمجة(الشكل 2).
2. للتحقق من صحة الإعداد، تأكد من أن الدرج يقيس باستمرار وزن طبق، وعاء، وشرب الزجاج.
   ملاحظة: يجب أن تكون دقة مقياس الوزن عبر النطاق بأكمله 0.3٪.
3. لا تضع الكثير من الوزن على كل منصة وزن. الحد الأقصى للوزن لأكبر منصة (طبق العشاء) هو 1.5 كجم. الوزن الأقصى للمنصات وزن أصغر اثنين (وعاء والزجاج) هو 800 غرام. الحد الأدنى للوزن الذي يمكن قياسه بدقة هو 1 غرام لكل محطة وزن.
4. تأكد من أن الطبق والكوب والوعاء لا يستريحان على المنصة أو الصينية المحيطة. الاستفادة من حلقة المركز لتجنب هذا.
   ملاحظة: تتكون كل محطة وزن من ثلاثة أجهزة استشعار قوة مثلثية تعمل معا كمقياس واحد. تم اختيار وضع مثلث لتحقيق التوازن بين الوزن.
5. تأكد من إبقاء الدرج جافا. تحتوي الدرجة على لوحة قاعدة رفيعة مقاس 50 مم (لوحة الدارة المركزية) أسفل الدرج الذي يحتوي على الإلكترونيات.
6. لنقل البيانات، تأكد من توصيل الدرج بجهاز استقبال لاسلكي.
   ملاحظة: نقل بيانات الوزن على فاصل زمني 1 s عبر إشارة راديو قصيرة المدى (حوالي 1 م المسافة). قم بتوصيل جهاز الاستقبال بجهاز كمبيوتر شخصي (PC) عبر منفذ USB.
7. تقوم أجهزة استشعار القوة الثلاث بقياس القوى (أو الأوزان) وتلخيصها وتحويلها إلى قيمة وزن معايرة.
8. إعادة شحن صينية بعد كل استخدام.
   ملاحظة: يتم تشغيل الدرج بواسطة حزمة بطارية داخلية ويمكن شحنه بشاحن USB. يوجد مفتاح تبديل شريحة تشغيل/إيقاف تشغيل بالقرب من مأخذ توصيل USB. شحن البطارية الكامل يوفر حوالي 20 ساعة من الاستخدام.
9. لا تنظف الصينية في غسالة صحون. الدرج ليس دليل غسالة صحون. تنظيف صينية باستخدام رذاذ التنظيف. تأكد من الحفاظ على نظافة الدرج وجفافه. قنوات التسرب على طول المنصات تستنزف الانسكابات السائلة.

4. شرح المشاركين وبدء الملاحظة

1. ضع mEETr أمام المشارك.
2. تعليمات المشارك إلى 1) تناول الطعام بقدر أو أقل قدر ممكن كما انه / انها تريد، 2) ننظر مباشرة إلى كاميرا ويب أثناء تناول الطعام، و 3) لا تضع اليدين أمام الوجه أثناء تناول الطعام.
3. بدء ملاحظة جديدة في برنامج الاستقبال. سجل التاريخ ورقم المشارك وجنس المشارك والعمر وبيانات القياس البشري، مثل الوزن والطول. تضمين معلومات إضافية مثل حالة الدراسة وزيارة الدراسة في اسم الملاحظة.
4. اضغط على سجل في برنامج الاستقبال لتسجيل الملاحظة.
5. تنشيط لوحة المعلومات من أجل التحقق من تسجيلات الفيديو والبيانات الواردة أثناء جمع البيانات(الشكل 4).
6. قبل التسجيل، اطلب من المشارك 1) رفع البطاقة برقم المشارك، و2) رفع يده في بداية ونهاية الوجبة.
7. إنهاء الملاحظة عند انتهاء المشارك من تناول الطعام. يستغرق 2 دقيقة لنقل جميع البيانات إلى جدول البيانات.
8. هذه هي نهاية الدورة للمشارك.
9. افصل كاميرا الويب والمتلقي الدرجي عن الكمبيوتر المحمول وانظفه بمنديل تنظيف أو رذاذ تنظيف.

5. تقييم ونقل البيانات

1. افتح الملاحظة الأخيرة في برنامج الاستقبال. يتم تخزين المقاييس الآلية لسلوك الأكل تحت عنوان البيانات. انقر على تصدير البيانات لاستخراج البيانات الخام. يحتوي ملف الإخراج اللاحق على بيانات حول عدد المشاركين والوقت الفعلي والوقت النسبي (للبدء) ومتغيرات سلوك الأكل (عدد اللدغات وعدد المضغ ومدة المضغ) لكل مشارك في الاختبار.
   ملاحظة: كافة السلوكيات هي ختم الوقت. في برنامج الاستقبال، يمكن استخراج بيانات خارجية إضافية من الدرج، على سبيل المثال، البيانات المتعلقة بوزن كل من الصواني الثلاث. يتم تسجيل البيانات 10 مرات في الثانية ونقلها. يتم مزامنة وقت جمع بيانات الدرج مع تسجيلات سلوك تناول الطعام.
2. تلخيص وتصور النتائج في المخططات الشريطية المختلفة داخل البرنامج نفسه. تصدير النتائج كبيانات أولية في ملفات السجل (.xsl) (الشكل 5).
3. تصدير ملفات السجل إلى جدول بيانات وإجراء تحليل البيانات باستخدام برنامج تفضيل الإحصائية.
4. تنظيف البيانات قبل تحليل البيانات.
   ملاحظة: نظرا لتشوهات الضغط باستخدام أدوات المائدة على الأطباق (مما يسبب زيادة في الوزن) ، يجب تنظيف بيانات وزن الدرج إلى منحنى كابلان ماير مع حجم الخطوة الذي يشير إلى حجم اللدغة ، وطول الخطوة الذي يشير إلى الوقت بين اللدغات. بداية المنحنى يشير إلى بداية الوزن، والخطوة الأخيرة تشير إلى الوزن النهائي) على النحو التالي.
   1. قم بالتجانس خلال النقاط الزمنية للقياسات في الثانية لتصفية القيم القصوى.
   2. تعيين حدود 5 غرام، والكشف عن الهضاب الوزن (أي، أي أي تغيير داخل +/- 5 غرام)، والتغيرات الوزن (التغييرات مع مرور الوقت أكبر من 5 غرام) للإشارة إلى أحجام لدغة وتغييرات جزء.
   3. استبعاد زيادة الوزن بسبب أدوات المائدة المتبقية على لوحة.
      ملاحظة: الإخراج هو إجمالي التغيرات في الوزن لكل محطة وزن تبدأ ونهاية الوجبة (= حجم الوجبة) ، ومتوسط حجم اللدغة ، والعضات في الدقيقة.
5. لتحديد معدل الأكل (ز / ثانية) وحجم لدغة (ز / لدغة) التغييرات على مدى وجبة، ودمج يدويا بيانات وزن صينية وسلوك الأكل (الشكل 6، الشكل 7، الشكل 8، الشكل 9، الشكل 10).

Representative Results

أدى معدل الابتلاع الأبطأ (الشكل 7) ، وأحجام الرشفة / اللدغة الأصغر (الشكل 8) ، والمزيد من المضغ (الشكل 9) إلى انخفاض تناول السلطة مقارنة بالزبادي والعصير(الشكل 6)كما يقاس بصينية mEETr. تناول المشاركون 17٪ أقل من سلطة الفاكهة مقارنة بعصير الفاكهة. اختلفت جميع خصائص سلوك الأكل بين العصير والزبادي والسلطة (الشكل 7، الشكل 8، الشكل 9). مضغ المشاركون أكثر بكثير على سلطة الفاكهة مقارنة مع الزبادي والعصير. اختلف العدد الملاحظ للمضغ بعامل ثلاثة بين الزبادي وسلطة الفاكهة. بالإضافة إلى ذلك ، كان حجم اللدغة هو الأصغر للسلطة 6.5 غرام لكل لدغة مقارنة بالعصير: 8 غرام لكل رشفة. بشكل عام ، يبدو أن عدد المضغات وحجم اللدغة ومعدل تناول الطعام تؤثر على الكمية التي تم تناولها أثناء الوجبة في إعداد مختبر الأكل. هذه النتائج هي وفقا لدراسات أخرى أن التقرير أن زيادة وقت المعالجة عن طريق الفم (عدد أكبر من المضغ، أصغر أحجام لدغة) يقلل من تناول الطعام^{12،13،14،15}.

الشكل 1:صورة للدرج أدناه مع محطات الوزن الثلاث، وأجهزة استشعار الضغط الثلاثة على لوحة الطباعة أعلاه.

الشكل 2:إعداد mEETr مع المواد الغذائية التي تم اختبارها. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 3:الكشف الآلي عن سلوك الأكل باستخدام نقاط ثابتة على الوجه (العينين والفم).

الشكل 4:لوحة القيادة تصور البيانات الواردة من جداول الوزن الثلاثة للعلبة وكذلك بيانات الفيديو الواردة.

الشكل 5:نظرة عامة على جمع البيانات. ويظهر انخفاض وزن الطعام على موازين الوزن الثلاثة أثناء الوجبة من خلال الرسوم البيانية العليا الثلاثة؛ تحدث القمم بسبب ضغط أدوات المائدة. تظهر اللدغات والرشفة (بما في ذلك المدة) وعدد المضغات في الصف الأخير بواسطة القضبان الأفقية الملونة. يرجى النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 6:تناول الطعام (ز) لكل منتج كما يقاس مع علبة mEETr. الرجاء النقر هنا لعرض نسخة أكبر من هذا الرقم.

الشكل 7:معدل تناول الطعام (g/min) لكل منتج استنادا إلى صينية mEETr وتحليل فيديو سلوك الأكل الآلي.

الشكل 8:متوسط حجم اللدغة (ز) لكل منتج استنادا إلى صينية mEETr وتحليل فيديو سلوك الأكل الآلي.

الشكل 9:إجمالي عدد المضغات لكل منتج استنادا إلى صينية mEETr وتحليل فيديو سلوك الأكل الآلي.

الشكل 10:إخراج البيانات الخام للقياس، بما في ذلك منصات الوزن الثلاثة والسلوك والطوابع الزمنية.

Discussion

وقد أظهرت اتباع نظام غذائي صحي وسلوك الأكل الصحي للعب دورا رئيسيا في الوقاية من وحل لزيادة الوزن والسمنة¹¹. ومع ذلك ، فإن العديد من الطرق المستخدمة لقياس المداهم الغذائي وسلوك الأكل مرهقة للمستخدمين والباحثين والمتخصصين في الرعاية الصحية وقد تكون متحيزة لأنها تعتمد على تقديرات حجم الذاكرة والجزء. استخدام mEETr، بشكل مستقل أو جنبا إلى جنب مع الفيديو التقليدية وطرق التقييم الغذائي، من شأنه أن يقلل من الجهد ودقة ودقة المداواة الغذائية وتقييم سلوك الأكل.

قبل أن يمكن استخدام mEETr، تحتاج إلى معالجة بعض الخطوات الهامة. أحد الاعتبارات المنهجية الأساسية هو الخصوصية المتعلقة بتحليل الوجه للفيديو المسجل. عدم الكشف عن هوية المشاركين هو سمة لا يتجزأ من البحوث الأخلاقية. ومع ذلك ، مع تحليل الوجه كونها جزءا من mEETr ، وإخفاء الهوية يكاد يكون من المستحيل^16. وبالتالي، فإن استخدام mEETr في إطار البحث يتطلب أحكاما واسعة النطاق تتعلق بسلامة البيانات ويتطلب الاهتمام في الموافقة المستنيرة ووثائق المشاركين الآخرين. في نهاية المطاف ، في نسخة مطورة من تسجيلات الوجه mEETr تتم معالجتها في الوقت الحقيقي داخل الجهاز دون تخزين بيانات الفيديو. وبالتالي، لن يكون هناك ما يبرر تخزين تسجيلات الوجه، مما سيسمح بجمع البيانات المجهولة المصدر.

وثمة خطوة حاسمة أخرى في البروتوكول هي أن جميع تدفقات البيانات مستقلة في هذا الإصدار من mEETr مما يتطلب تكامل تدابير تحليلات الفيديو والمقاييس الثلاثة المختلفة أثناء مرحلة ما بعد المعالجة. ويتم تحليل البيانات على أساس محطة الوزن فقط؛ ثم الأمر متروك للباحث للزوجين البيانات اللاحقة لما كان يقدم في هذا وعاء معين أو على أن لوحة محددة أو في موقع الكأس. لمنع خلط تدفقات البيانات، يفرض هيكل الدرج أنه لا يمكن وضع الوعاء أو اللوحة أو الكوب إلا في مواقع محددة بسبب الحلقات التي تناسب قطعة معينة من أدوات المائدة.

في نهاية المطاف ، يجب أن يتم التكامل الفوري لتيارات البيانات ، والذي سيكون بمثابة إجراء تحقق إضافي لصنع القرار في الوقت الحقيقي مع تغيير الوزن في وعاء / لوحة / كوب التحقق من صحة اللدغة أو الرشفة والعكس بالعكس ، وعلى هذا النحو السماح لردود الفعل الآلية على سلوك الأكل مباشرة بعد الوجبة.

بالإضافة إلى هذه الخطوات الهامة، يجب تبسيط مراقبة البيانات واستكشاف الأخطاء وإصلاحها أو اصطياد الأخطاء، والتي يمكن تحقيقها بمساعدة التعديلات التالية: (1) التلقائي لبدء تشغيل النظام، (2) دمج مؤشرات الجودة على لوحة القيادة التي توفر المعلومات عن جودة الفيديو للكشف التلقائي عن سلوك الأكل، (3) متطلبات الذاكرة السفلية للكمبيوتر المحمول ، (4) الكشف التلقائي عن الأحداث الذي يمنع محاولات القياس أثناء أوقات عدم تناول الطعام.

علاوة على هذه المجالات للتحسين ، هناك بعض التحديات عند استخدام mEETr التي تستحق الاهتمام. أولا، يجب جعل الإصدارات التالية من mEETr للماء بحيث يمكن تنظيفها في غسالة صحون. ثانيا، للحصول على مقاييس صحيحة لسلوك الأكل، يحتاج المشارك إلى الالتزام بالقيود والقواعد المختلفة. للاستخدام الصالح ل mEETr، من المهم أن الفيديو دون انقطاع، وأن المستخدم ينظر مباشرة إلى الكاميرا أثناء المضغ. بالإضافة إلى ذلك، للخوارزمية للكشف عن يمضغ ويبتلع، المستخدم يحتاج إلى أن يكون 1) مرئية تماما في الإطار بما في ذلك الكتفين واليدين 2) ليس لديهم ظلال على الوجه. هناك حاجة إلى توحيد الضوء. هذه الشروط المسبقة تزعج السلوك الطبيعي أو الطبيعي للأكل. وبما أن تناول الطعام شأن اجتماعي بطبيعته في ظل ظروف معيشية طبيعية، فإن وجود هذه القيود لا يتشابك دون عناء مع سلوك الأكل الاجتماعي العادي. وبالتالي ، فإن الاستخدام الدقيق ل mEETr ، في الوقت الراهن ، يتطلب طريقة غير تقليدية لتناول الطعام. يجب إجراء تعديلات على الخوارزمية في المستقبل للحصول على قياس أكثر قوة لا يتطلب من المشارك الالتزام بقواعد أو قيود معينة لتناول الطعام. بشكل عام، قد يؤدي استخدام mEETr إلى التفاعل مع المستخدم، مما يؤدي إلى تغيير تناول الطعام بسبب الوعي بما يتم تناوله باستخدام صينية mEETr. ويمكن منع ذلك عندما تكون محطات الوزن المدمجة مخفية تماما، ويتم استخدام كاميرا فيس آي مدمجة داخل الدرج بحيث لا يكون ارتفاع الوجه القياسي مطلوبا. ولذلك فإن النسخة الحالية من mEEtr مناسبة فقط للدراسات المختبرية. بسبب القيود والقواعد التي تتطلبها هذه التقنية ، لا تترجم النتائج مباشرة إلى أنماط الأكل المجانية.

وإلى جانب هذه التعديلات، هناك ملحقان وظيفيان للنظام الحالي يلزم إدراجهما في المستقبل. أولا، يجب إضافة تقنية كاميرا إضافية فائقة الطيف إلى mEETr لتحليل محتوى المغذيات الكبيرة من المواد الغذائية على الطبق. وهذا من شأنه أن يتحايل على الحاجة إلى معرفة المادة الغذائية الدقيقة الموجودة على الطبق مع السماح بقياسات السعرات الحرارية لكل وجبة. ثانيا، يمكن ربط نهج التعلم الآلي للتعرف تلقائيا على المواد الغذائية بتحليل الفيديو الحالي، مما يسمح بمزيد من التشغيل الآلي للنظام. لزيادة التعرف على الوجبات ، يمكن إضافة كاميرا ثانية تركز فقط على الطعام والمشروبات على الأطباق.

من الناحية المثالية ، يمكن ربط صينية mEETr والكاميرا بالنظام البيئي الحالي للتطبيق الغذائي ، مما يسمح بإدخال نتائج mEETr مباشرة في التطبيقات الغذائية وأخصائيي التغذية². استنادا إلى المعلومات التي تم جمعها بواسطة mEETr ، يمكن إعطاء ردود الفعل الفورية والمشورة للمستهلك أو المريض بالنظر إلى تناول المغذيات (الماكرو) وسلوك الأكل (نسيج الطعام ومعدل الأكل). وهذا من شأنه أن يمكن المستخدم من تحسين نظامه الغذائي وسلوك الأكل لخلق نمط حياة صحي.

Materials

Name	Company	Catalog Number	Comments
Battery	na	na	Battery pack (LiPo) and charge electronics via an USB port connector. No data from this port.
Connector program	Noldus		Noldus Information technology software dashboard nview
Dinner tray	na	na	Standard dinner tray from glass inforced epoxy
Larger scale	na	na	One high range custom made scale based on a triple force sensor method.
Mainboard	na	na	A mainboard converting the three scale measurements to calibrated weight numbers. This board also contains the low power short range RF transmitter.
OS Windows	Microsoft		windows 10 Pro 64 bit
Processor program	Noldus		Noldus Information technology software FaceReader
Receiver program	Noldus		Noldus Information technology software Observer
RF receiver	na	na	Custom build USB converter connected to a RF receiver. This receiver has a squelch setting for making it low range sensitive.
Small scales	na	na	Two low range custom made scales based on a triple force sensor method.